Struttura del corso

Giorno 1:

Revisione delle competenze di base Python e Data Analysis

Introduzione a NumPy

  • Creazione di array NumPy
  • Operazioni comuni sulle matrici
  • Utilizzo degli ufunc
  • Visualizzazioni e trasmissione su array NumPy
  • Ottimizzazione delle prestazioni evitando i loop
  • Ottimizzazione delle prestazioni con cProfile

Data Analysis con Pandas

  • Utilizzo di dati vettorializzati nei panda
  • Wrangling dei dati
  • Ordinamento e filtraggio dei dati
  • Operazioni di aggregazione
  • Analisi delle serie temporali

Data Visualization con Matplotlib

  • Rappresentazione grafica di diagrammi con Matplotlib
  • Utilizzo di Matplotlib dall'interno dei panda
  • Creazione di diagrammi di qualità
  • Visualizzazione dei dati nei notebook di Jupyter
  • Altre librerie di visualizzazione in Python

Giorno 2: 

Altre Python librerie per Data Analysis

  • scikit-imparare
  • Scipy
  • statsmodel
  • RPy2

Riepilogo e passaggi successivi

Requisiti

  • Competenze di base Python e di analisi dei dati

Pubblico

  • Python sviluppatore
  • Analisti di dati
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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